Deteksi Penyakit Schistosomiasis Melalui Identifikasi Telur Cacing Pada Feses Manusia Menggunakan Probabilistic Neural Network (PNN)

Abstract Schistosomiasis is a zoonotic disease caused by a blood worm in the Trematode class of the genus Schistosoma that lives in a vein. This disease is one of the oldest and most important diseases in the world. In Indonesia, Schistosomiasis is caused by Schistosoma Japonicum Sp. This study focused on the detection of Schistosomiasis disease through identification of worm eggs found in human feces. Based on the result of the observations of the Schistosomiasis Laboratory in Kaduwaa and Dodolo Villages in North Lore Subdistrict, Poso Regency it was found the worm eggs of other species in feces of resident in Kaduwaa and Dodolo villages, namely Ascaris Lumbricoides worm eggs and Ancylostoma Duodenale worm eggs. Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) methods are used to extract the egg image for the identification process, while Probabilistic Neural Network (PNN) methods were used to classify the species of the egg. The identification results are influenced by image capture techniques, image cutting techniques, the pixel size in the image, smoothing parameter values, and the number of sample images that used to train and test the data. The average accuracy of worm egg images identification using PNN is 98% with using the value of smoothing parameters 0,2. This result also shows that the Probabilistic Neural Network (PNN) method could be applied to identify the image of worm eggs found in human feces.  Abstrak Schistosomiasis merupakan penyakit zoonosis yang disebabkan oleh cacing darah kelas Trematoda dari genus Schistosoma yang tinggal dalam pembuluh darah vena. Penyakit ini merupakan salah satu penyakit tertua dan paling penting di dunia. Di Indonesia, Schistosomiasis disebabkan oleh cacing Schistosoma Japonicum Sp. Penelitian ini berfokus pada deteksi penyakit Schistosomiasis melalui identifikasi telur cacing yang terdapat pada feses manusia. Hasil observasi di Laboratorium Schistosomiasis desa Kaduwaa dan Desa Dodolo Kecamatan Lore Utara Kabupaten Poso memperlihatkan ditemukannya pula telur cacing dari spesies lain pada feses masyarakat desa Kaduwaa dan Desa Dodolo, yaitu telur cacing Ascaris Lumbricoides dan Ancylostoma Duodenale. Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Linear Discriminant Analysis (LDA) digunakan untuk ekstraksi citra telur dalam proses identifikasi, sementara metode Probabilistic Neural Network (PNN) digunakan untuk klasifikasi spesies telur. Hasil identifikasi dipengaruhi oleh teknik pengambilann citra, teknik pemotongan citra, besarnya piksel pada citra, nilai smoothing parameter, serta jumlah citra sampel yang digunakan untuk data pelatihan dan pengujian. Akurasi rata-rata identifikasi citra telur cacing menggunakan PNN tertinggi yaitu  dengan menggunakan nilai smoothing parameter . Hal ini menunjukkan bahwa metode Probabilistic Neural Network (PNN) dapat diterapkan untuk identifikasi citra telur cacing yang terdapat pada feses manusia.